Hiperautomatyzacja i jej zastosowania biznesowe | Sztuczna inteligencja w biznesie #23

Czy potrafisz sobie wyobrazić firmę, w której większość procesów przebiega bez interwencji człowieka? Raporty generują się same, faktury wystawiają roboty, a zapytania klientów obsługują inteligentne chatboty. Brzmi futurystycznie, ale dzięki hiperautomatyzacji staje się coraz bardziej realne.

Globalny rynek hiperautomatyzacji był wart około 9 miliardów dolarów w 2021 roku. Oczekuje się, że do 2028 roku wzrośnie do około 26,5 miliarda dolarów, przy złożonej rocznej stopie wzrostu (CAGR) wynoszącej około 23,5% w latach 2022–2028. Ten znaczący wzrost jest wynikiem praktycznych, biznesowych zastosowań hiperautomatyzacji. Od przekształcania codziennych zadań po rewolucjonizację zarządzania – hiperautomatyzacja jest kluczem do zorientowanego na przyszłość, zautomatyzowanego środowiska biznesowego.

Co to jest hiperautomatyzacja?

Hiperautomatyzacja to koncepcja całościowej automatyzacji procesów przedsiębiorstwa z wykorzystaniem zaawansowanych technologii. Obejmuje to, ale nie ogranicza się do:

• Robotyzacja procesów biznesowych (Robotic Process Automation, RPA),
• Interfejsy programowania aplikacji (API),
• Sztuczna inteligencja (AI),
• Uczenie maszynowe (ML) i
• Technologie przetwarzania języka naturalnego (NLP).

Jego celem jest ograniczenie konieczności ingerencji człowieka w powtarzalne zadania na rzecz skupienia się na pracy twórczej i budowaniu przewagi konkurencyjnej.

Główne zalety hiperautomatyzacji to:

• obniżenie kosztów funkcjonowania firmy,
• oszczędność czasu i zasobów ludzkich,
• eliminacja błędów,
• Większą elastyczność,
• znaczna skalowalność operacji i
• podnoszenie jakości obsługi klienta.

Niemniej jednak wyzwania takie jak wysokie koszty początkowe inwestycji czy potrzeba specjalistycznej wiedzy mogą stanowić barierę dla wielu firm.

Hiperautomatyzacja a automatyzacja

Hiperautomatyzacja różni się od tradycyjnej automatyzacji skalą i zakresem. Podczas gdy automatyzacja koncentruje się na pojedynczych zadaniach, hiperautomatyzacja obejmuje całe procesy i ekosystem firmy i ma na celu kompleksową transformację cyfrową, a nie punktową poprawę efektywności działania firmy.

Automatyzacja

Automatyzacja odnosi się do wykorzystania technologii w celu zminimalizowania lub wyeliminowania ręcznego wykonywania powtarzalnych zadań i procesów. Narzędzia takie jak make.com czy Zapier umożliwiają automatyzację zadań, takich jak przenoszenie danych pomiędzy różnymi aplikacjami, generowanie powiadomień czy planowanie zadań. Na przykład Zapier może automatycznie aktualizować arkusz kalkulacyjny w Arkuszach Google po dodaniu nowego wpisu w Formularzach Google.

Źródło: make.com (https://www.make.com/)

Hiperautomatyzacja

Z drugiej strony hiperautomatyzacja to bardziej zaawansowana forma automatyzacji, która integruje różne technologie, takie jak sztuczna inteligencja (AI), automatyzacja procesów robotycznych (RPA) i interfejsy programowania aplikacji (API), aby stworzyć system, który może automatycznie zarządzać i optymalizować złożone, wieloetapowe procesy biznesowe.

Źródło: Keysight (https://www.keysight.com)

Hyperautomation zawiera narzędzia takie jak platformy RPA, które umożliwiają integrację z różnymi systemami za pośrednictwem interfejsów API w celu automatyzacji szerokiego zakresu zadań i procesów.

Zastosowania hiperautomatyzacji w biznesie

Zastosowania hiperautomatyzacji w biznesie obejmują między innymi:

• HR i rekrutacja – roboty analizują dokumenty rekrutacyjne, takie jak CV i listy motywacyjne, a następnie automatycznie sprawdzają kandydatów, planują spotkania rekrutacyjne i wysyłają powiadomienia. Przykładowo Santander Bank wdrożył w pełni cyfrowy proces rekrutacji oparty na hiperautomatyzacji,
• Finanse i księgowość – połączenie możliwości RPA i API wraz ze sztuczną inteligencją pozwala zautomatyzować cały proces generowania raportów i faktur, księgowania dokumentów oraz weryfikacji płatności,
• Produkcja i łańcuch dostaw – branża stosuje hiperautomatyzację m.in. w zakresie monitorowania zapasów, planowania produkcji, automatycznego raportowania, co ogranicza przestoje i poprawia terminowość dostaw.

Jak wdrożyć hiperautomatyzację?

Wdrożenie hiperautomatyzacji w średniej wielkości firmie może stać się skomplikowanym procesem, wymagającym starannego planowania i wykonania. Oto kroki, które pomogą Ci to zorganizować i wykonać:

1. Analiza stanu bieżącego – na wstępie należy zidentyfikować i ocenić obecne procesy biznesowe i technologiczne, które mają zostać zautomatyzowane. Zrozumienie, jakie technologie są obecnie w użyciu i identyfikacja obszarów, które można ulepszyć dzięki hiperautomatyzacji, jest kluczem do jej pomyślnego wdrożenia.
2. Zdefiniowanie celów – drugi krok polegający na ustaleniu konkretnych, mierzalnych celów, które chcesz osiągnąć wdrażając hiperautomatyzację, takich jak zwiększenie wydajności, redukcja błędów, czy poprawa obsługi klienta.
3. Wybór technologii – Równie ważny jest wybór odpowiednich technologii do wdrożenia, takich jak narzędzia do robotycznej automatyzacji procesów (RPA), sztuczna inteligencja (AI) czy interfejsy programowania aplikacji (API).
4. Projektowanie procesów – nie wszystkie procesy funkcjonujące w firmie warto automatyzować jeden do jednego, najprawdopodobniej konieczne będzie opracowanie nowych procesów i procedur, które zostaną zautomatyzowane i zintegrowane poprzez wybrane technologie.
5. Rozwój i testowanie – budowanie, konfigurowanie i testowanie systemu hiperautomatyzacji, aby upewnić się, że spełnia on wymagania i osiąga zamierzone cele, to długotrwały proces, w który muszą zaangażować się zarówno specjaliści od hiperautomatyzacji, jak i zespół firmy.
6. Szkolenia zespołowe – szkolenie pracowników, którzy będą pracować z nowym systemem, aby zrozumieli, jak go używać i jak mogą go wykorzystać w codziennej pracy.
7. Wdrożenie – wdrożenie systemu hiperautomatyzacji w praktyce, monitorowanie jego działania i rozwiązywanie wszelkich problemów, które mogą pojawić się podczas wdrożenia.
8. Optymalizacja – Regularne monitorowanie wydajności systemu hiperautomatyzacji i wprowadzanie ulepszeń, a także zgłaszanie problemów i ich bieżące rozwiązywanie są niezbędne, aby system hiperautomatyzacji w dalszym ciągu przyczyniał się do realizacji celów biznesowych.

Wdrażanie hiperautomatyzacji jest procesem długotrwałym, wymagającym znacznego zaangażowania zespołów zarządzających i zasobów. Odpowiednio zaplanowana i wdrożona hiperautomatyzacja może znacząco przyczynić się do poprawy efektywności i innowacyjności przedsiębiorstwa.

Technologie hiperautomatyzacji – API i RPA

Robotyczna automatyzacja procesów (RPA) to technologia, która umożliwia automatyzację żmudnych, powtarzalnych zadań za pomocą „robotów”, które mogą naśladować działania ludzi w działających aplikacjach. W swojej podstawowej formie RPA może np. skopiować tekst z wybranego okna przeglądarki i wkleić go do arkusza kalkulacyjnego. Gdy RPA jest wyposażone w sztuczną inteligencję, może obsłużyć bardzo złożone procesy, dobierając odpowiednie działania w zależności od wyniku uzyskanego na danym kroku. Dzięki RPA procesy takie jak obsługa roszczeń można zautomatyzować, przyspieszając reakcję klientów i oszczędzając czas personelu.

Z drugiej strony interfejsy programowania aplikacji (API) umożliwiają komunikację pomiędzy różnymi aplikacjami i systemami na poziomie kodu. API umożliwiają wymianę danych pomiędzy różnymi systemami w sposób programowalny. Przykładowo generowanie dokumentów Google na podstawie danych z innych systemów może być pomocne w scenariuszach takich jak automatyczne tworzenie faktur w firmach e-commerce.

Połączenie RPA i API może zaoferować to, co najlepsze z obu światów, umożliwiając zarówno powierzchniową, jak i głęboką automatyzację, co prowadzi do większej wydajności i elastyczności w automatyzacji procesów biznesowych. To hybrydowe podejście może okazać się szczególnie korzystne w złożonych środowiskach biznesowych, gdzie różne systemy i procesy muszą zostać zintegrowane w celu uzyskania maksymalnej wydajności operacyjnej.

Streszczenie

Hiperautomatyzacja to niewątpliwie jedna z najbardziej obiecujących i przełomowych koncepcji automatyzacji procesów biznesowych ostatnich lat. Łącząc potencjał zaawansowanych technologii takich jak RPA i API, uzupełniony sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, otwiera przed firmami możliwości obniżenia kosztów i poprawy efektywności operacyjnej. Rzeczywiście jego celem jest całościowa cyfrowa transformacja przedsiębiorstwa poprzez wyeliminowanie konieczności ręcznej obsługi powtarzalnych zadań.

Hiperautomatyzacja różni się od tradycyjnej automatyzacji skalą – obejmuje całe procesy, a nie pojedyncze zadania. Oszczędza koszty, czas i zasoby ludzkie oraz zmniejsza liczbę błędów.

Ma szerokie zastosowanie w biznesie i może zostać wdrożony w obsłudze klienta, HR, finansach czy łańcuchu dostaw. Aby jednak tak się stało, należy dokładnie przeanalizować i zaplanować proces transformacji. Choć wdrożenie hiperautomatyzacji nie jest łatwe, a w pełni zautomatyzowana firma wciąż pozostaje w sferze science fiction, z pewnością hiperautomatyzacja wkrótce stanie się codziennością współczesnego biznesu.

Hiperautomatyzacja ma potencjał, aby zrewolucjonizować funkcjonowanie współczesnych firm, wymaga jednak ostrożnego i stopniowego wprowadzania, aby zachować równowagę pomiędzy pracą ludzi i maszyn. Jego pełny potencjał można wykorzystać umiejętnie łącząc różne technologie.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
5. Biznesowe NLP dziś i jutro
6. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
7. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
8. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
9. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
10. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
11. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
12. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
13. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
14. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
15. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
16. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
17. Narzędzia AI dla menedżera
18. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
19. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
21. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
22. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
23. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
24. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
25. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
26. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
27. Czym jest inteligencja biznesowa?
28. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
29. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
30. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
31. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
32. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
33. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
34. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
35. RPA i API w cyfrowej firmie
36. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody